# @Time : 2020/7/22 14:42
# @Author : Fioman 
# @Phone : 13149920693
"""
在进行均值滤波和方框滤波的时候,其邻域内的每个像素的权重都是一样的.在高斯滤波中,会将中心点的权重值加大,远离中心点的权重值减小,
在此基础上计算邻域内的各个像素值不同权重的和.
cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmaY,borderType).
src是需要处理的图像,即原始图像.
ksize是滤波核大小.滤波核大小是指在滤波处理过程中其邻域图像的高度和宽度.注意,滤波核的值必须是奇数
sigmaX是卷积核在水平方向上(X轴方向)的标准差,其控制的是权重比例.例如,图7-25中是不同的sigmaX决定的卷积核,它们在水平方向上的标准差不同.
sigmaY是卷积核在垂直方向上(Y轴方向)的标准差.如果将该值设置为0,则只采用sigmaX的值;如果sigmaX和sigmaY都是0,则通过ksize.width
和ksize.height计算得到.
sigmaX是必选参数,但是可以将该参数设置为0,让函数自己去计算sigmaX的具体值.
实际的处理过程中,可以显示指定sigmaX和sigmaY为默认值0,因此,函数cv.GaussianBlur()的常用形式为:
dst = cv.GaussianBlur(src,ksize,0,0)
"""
import cv2 as cv
import numpy as np
from 第二周_opencv轻松入门.第06章_图像平滑处理.image_show_tools import image_show

img = cv.imread("test.bmp",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
blurredGaussian = cv.GaussianBlur(img,(0,0),10,0)
image_show("Original",img)
image_show("Blurred",blurredGaussian)




















